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🔥 内容介绍
本文提出了一种基于 RSA 算法的图像加密解密方案,该方案适用于灰色和彩色图像。该方案利用 RSA 算法的安全性,确保图像数据的保密性。
算法描述
加密过程:
-
将图像像素值转换为 16 进制字符串。
-
使用 RSA 公钥对 16 进制字符串进行加密。
-
将加密后的字符串存储为密文。
解密过程:
-
使用 RSA 私钥对密文进行解密。
-
将解密后的字符串转换为像素值。
-
重构图像。
密钥生成
RSA 密钥对由公钥和私钥组成。公钥用于加密,私钥用于解密。密钥对的生成过程如下:
-
选择两个大素数 p 和 q。
-
计算 n = p * q。
-
计算 φ(n) = (p - 1) * (q - 1)。
-
选择一个与 φ(n) 互质的整数 e。
-
计算 d = e^-1 mod φ(n)。
公钥为 (n, e),私钥为 (n, d)。
实验结果
对灰色和彩色图像进行了加密解密实验。实验结果表明,该方案能够有效地加密和解密图像,且加密后的图像具有较高的保密性。
结论
本文提出的基于 RSA 的图像加密解密方案具有安全性高、效率高的特点,适用于灰色和彩色图像的加密解密。该方案可以有效地保护图像数据的保密性,在图像安全传输和存储中具有广阔的应用前景。可以有效地加密和解密灰色和彩色图像。加密后的图像具有很强的安全性,难以被破解。
结论
本文提出的基于RSA算法的图像加密解密方案是一种安全可靠的解决方案。该方案适用于灰色和彩色图像,可以有效地保护图像数据的机密性。该方案的优点包括:
-
加密效率高
-
解密速度快
-
安全性强
-
易于实现
📣 部分代码
'gui_OutputFcn', @main_OutputFcn, ...
'gui_LayoutFcn', [], ...
'gui_Callback', []);
if nargin && ischar(varargin{1})
gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end
if nargout
[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
end
function main_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
handles.output = hObject;
% Update handles structure
guidata(hObject, handles);
end
% --- Outputs from this function are returned to the command line.
function varargout = main_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
% Get default command line output from handles structure
varargout{1} = handles.output;
end
% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))
set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
end
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1]高新成,王莉利,李苏龙.基于RSA算法的图像加密系统设计与实现[J].长江大学学报(自科版), 2016(13):19.DOI:10.3969/j.issn.1673-1409(s).2016.25.005.
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1 各类智能优化算法改进及应用
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2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类